Google คิดค้นระบบ Query ที่คล้าย GPT-3 โดยไม่ต้องแสดงผลการค้นหา

นักวิจัยจาก Google ได้เสนอระบบ ‘ผู้เชี่ยวชาญ’ ที่สามารถตอบคำถามของผู้ใช้ได้อย่างมีอำนาจโดยไม่ต้องแสดงผลการค้นหา ซึ่งคล้ายกับระบบ Q&A ที่ได้รับความสนใจจาก GPT-3 ในช่วงปีที่ผ่านมา

ใน เอกสารวิจัย ที่มีชื่อเรื่องว่า Rethinking Search: Making Experts out of Dilettantes นักวิจัยได้เสนอว่าระบบการค้นหาปัจจุบันที่แสดงผลการค้นหาเป็น ‘ภาระทางความคิด’ และเสนอการปรับปรุงความสามารถของระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในการให้คำตอบที่มีอำนาจและชัดเจน

ในแบบจำลอง ‘ผู้เชี่ยวชาญ’ ที่เสนอ ระบบจะรวมแหล่งข้อมูลที่เป็นไปได้หลายพันแหล่งเข้ากับโมเดลภาษาแทนการแสดงผลลัพธ์ให้ผู้ใช้เลือกและสำรวจ Source: https://arxiv.org/pdf/2105.02274.pdf

เอกสารวิจัยที่นำโดย Donald Metzler จาก Google Research เสนอการปรับปรุงความสามารถของโมเดลภาษาที่สามารถตอบคำถามได้หลายโดเมน เช่น GPT-3 การปรับปรุงที่สำคัญคือ 1) ระบบสามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ และ 2) ระบบสามารถป้องกันการ ‘hallucinating’ หรือสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง

การฝึกอบรมและความสามารถหลายโดเมน

ระบบภาษาที่เสนอจะถูกฝึกอบรมในหลายโดเมน รวมถึงรูปภาพและข้อความ ระบบจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับแหล่งที่มาของความรู้ ซึ่งไม่มีอยู่ในระบบ GPT-3

‘ในการแทนที่ดัชนีโดยใช้โมเดลเดียว ระบบจะต้องมีความรู้เกี่ยวกับเอกสารที่มีอยู่ในระบบ เช่นเดียวกับดัชนีแบบเดิมๆ’

การลบผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและเป็นพิษ

นักวิจัยสังเกตว่าระบบการค้นหาที่มีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเป็นความท้าทายในการสร้างโมเดลภาษาที่มีความสามารถในการตอบคำถามได้หลายโดเมน

พื้นผิวการโจมตีสำหรับ Oracle ผู้เชี่ยวชาญที่รวมศูนย์

ระบบที่รวมศูนย์สามารถเปลี่ยนแปลงพื้นผิวการโจมตีสำหรับการค้นหา

ปัจจุบัน ผู้โจมตีสามารถได้รับประโยชน์โดยการทำให้โดเมนหรือหน้าเว็บที่มีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือมีโค้ดที่เป็นอันตรายได้รับการจัดอันดับสูง ในระบบ ‘ผู้เชี่ยวชาญ’ ที่เสนอ โอกาสในการส่งผู้ใช้ไปยังโดเมนที่เป็นอันตรายจะลดลง แต่โอกาสในการโจมตีด้วยข้อมูลที่เป็นพิษจะเพิ่มขึ้น

ไม่ใช่ AGI

นักวิจัยเน้นว่าระบบดังกล่าวไม่น่าจะถือเป็น Artificial General Intelligence (AGI) และระบบจะถูกใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เอกสารวิจัยกำหนดข้อกำหนด 5 ประการสำหรับการตอบคำถามที่มีคุณภาพ

1: อำนาจ

‘คำตอบควรสร้างขึ้นจากแหล่งข้อมูลที่มีอำนาจสูง’

2: ความโปร่งใส

‘ควรแสดงแหล่งที่มาของข้อมูลให้ผู้ใช้เห็นได้’

3: การจัดการความเอนเอียง

‘ระบบควรสามารถจัดการความเอนเอียงและไม่ให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง’

4: การให้ความหลากหลาย

‘คำตอบควรแสดงมุมมองที่หลากหลาย แต่ไม่ควรทำให้เกิดความขัดแย้ง’

5: ภาษาที่เข้าใจได้ง่าย

‘คำตอบควรเขียนด้วยภาษาที่เข้าใจได้ง่าย’

‘การให้คำตอบที่มีอำนาจและชัดเจน โดยไม่ต้องแสดงผลลัพธ์เป็นลิสต์ คือเป้าหมายของระบบนี้’

นักวิจัยไม่แนะนำให้ระบบการค้นหาปัจจุบันจะถูกแทนที่ด้วยระบบ ‘ผู้เชี่ยวชาญ’ แต่จะทำงานร่วมกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า